論文の概要: Are Educational Escape Rooms More Effective Than Traditional Lectures for Teaching Software Engineering? A Randomized Controlled Trial
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12355v1
- Date: Wed, 17 Jul 2024 07:17:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-18 18:07:45.439499
- Title: Are Educational Escape Rooms More Effective Than Traditional Lectures for Teaching Software Engineering? A Randomized Controlled Trial
- Title（参考訳）: 教育用エスケープルームは、ソフトウェア工学を教える従来の講義よりも効果的か? ランダム化試験
- Authors: Aldo Gordillo, Daniel López-Fernández,
- Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア工学を教えるための仮想学習室の学習効果について分析する。
ランダムに制御された試行を通じて、この活動と伝統的な教育を比較します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contribution: This article analyzes the learning effectiveness of a virtual educational escape room for teaching software engineering and compares this activity with traditional teaching through a randomized controlled trial. Background: Educational escape rooms have been used across a wide variety of disciplines at all levels of education and they are becoming increasingly popular among teachers. Nevertheless, there is a clear general need for more robust empirical evidence on the learning effectiveness of these novel activities and, particularly, on their application in software engineering education. Research Questions: Is game-based learning using educational escape rooms more effective than traditional lectures for teaching software engineering? What are the perceptions of software engineering students toward game-based learning using educational escape rooms? Methodology: The study presented in this article is a randomized controlled trial with a pre-and post-test design that was completed by a total of 326 software engineering students. The 164 students belonging to the experimental group learned software modeling by playing an educational escape room whereas the 162 students belonging to the control group learned the same subject matter through a traditional lecture. Findings: The results of the randomized controlled trial show that the students who learned software modeling through the educational escape room had very positive perceptions toward this activity, significantly increased their knowledge, and outperformed those students who learned through a traditional lecture in terms of knowledge acquisition.
- Abstract（参考訳）: コントリビューション:本論文は,ソフトウェア工学を教えるための仮想学習避難室の学習効果を分析し,ランダム化試験を通じて従来の授業と比較する。
背景: 教育用エスケープルームは教育のあらゆる段階において様々な分野に利用されており、教師の間ではますます人気が高まっている。
それでも、これらの新しい活動の学習効果、特にソフトウェア工学教育におけるそれらの応用について、より堅牢な実証的な証拠が必要であることは明らかである。
研究課題: 学習室を用いたゲームベースの学習は、ソフトウェア工学を教える従来の講義よりも効果的か?
教育用避難室を用いたゲームベースの学習に対するソフトウェア工学の学生の認識はどのようなものか?
方法論: 本論文で示された研究は,326人のソフトウェア工学の学生によって完成した,事前およびポストテストの設計によるランダム化制御試験である。
実験グループに属する164名の学生は,学習室でソフトウェアを学習し,コントロールグループに属する162名の学生は従来の講義で同じことを学習した。
結果: ランダム化試験の結果, 教育避難室を通じてソフトウェアモデリングを学習した学生は, この活動に対して非常に肯定的な認識を示し, 知識を著しく増加させ, 従来の講義を通じて学習した生徒の知識獲得率を上回った。
関連論文リスト
- Let Students Take the Wheel: Introducing Post-Quantum Cryptography with Active Learning [4.804847392457553]
ポスト量子暗号(PQC)は、既存のソフトウェアシステムをセキュアにするためのソリューションとして認識されている。
本研究は,PQCを大学生や大学院生に教える上での,新たなアクティブラーニング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T01:52:03Z) - Learning and Motivational Impact of Game-Based Learning: Comparing Face-to-Face and Online Formats on Computer Science Education [0.3749861135832073]
本稿では,コンピュータサイエンス教育における教師による教育用ビデオゲームの学習と動機づけの影響について分析する。
その効果を、対面とオンラインの両方のフォーマットで比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-10T15:39:45Z) - Bringing active learning, experimentation, and student-created videos in engineering: A study about teaching electronics and physical computing integrating online and mobile learning [0.0]
本研究の主な目的は、電子工学、物理コンピューティング(PhyC)、プログラミング、工学における基礎ロボティクスを学ぶためのAL方法論を作成することであった。
この方法論は、ICDM(Integrated Course Design Model)のガイドラインと、モバイルとオンラインの学習をAndroidアプリと組み合わせたコースを用いて考案された。
その結果, 学生のPhyCとプログラミング活動の認知度は良好であり, 動機づけ, 自己効力感, 不安の軽減, 学業成績の向上に影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-02T23:26:27Z) - Personalization, Cognition, and Gamification-based Programming Language
Learning: A State-of-the-Art Systematic Literature Review [0.13053649021965597]
計算機科学におけるプログラミングコースは、多くの学生にとって最初のコンピュータプログラミング入門であることが多いため、重要である。
現在の大学講堂でよく使われている学習モデルでは、モチベーションや学習への参加が欠如していることが多い。
本稿では,プログラミングコースにおける効果的パーソナライズされたゲーミフィケーション介入の設計と実装に関する知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-05T05:14:23Z) - Towards Informed Design and Validation Assistance in Computer Games
Using Imitation Learning [65.12226891589592]
本稿では,自動ゲーム検証とテストのための新しいアプローチを提案する。
本手法は,データ駆動型模倣学習技術を活用し,時間と労力をほとんど必要とせず,機械学習やプログラミングの知識も必要としない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T11:08:44Z) - TecCoBot: Technology-aided support for self-regulated learning [52.77024349608834]
自己学習活動は、学習成果の達成への活動の程度と自己学習活動の貢献を高めることができる。
特に世界的なパンデミックの時代には、学生が既に技術強化された材料、プロセス、デジタルプラットフォームを使っている家庭で、自己学習活動がますます活発に行われている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T13:50:21Z) - A Neuroscience Approach regarding Student Engagement in the Classes of
Microcontrollers during the COVID19 Pandemic [0.0]
ArduinoとRaspberry Piボードは、オンラインシミュレーション環境を使用してマイクロコントローラのコースで研究されている。
Emotiv Insightヘッドセットは、マイクロコントローラコースの理論的および実践的な時間に教授が使用する。
授業で使用されるアプローチは、質問ベースの学習、ゲームベースの学習、パーソナライズされた学習である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T16:41:29Z) - Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.591267188664666]
機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T20:24:54Z) - Distribution Matching for Machine Teaching [64.39292542263286]
機械学習の逆問題である機械学習は、学習者の目標仮説に向けて学習者を操ることを目的としている。
機械教育に関するこれまでの研究は、それらの最良の指導例を見つけるための教育のリスクとコストのバランスに重点を置いていた。
本稿では,分布マッチングに基づく機械教育戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T09:32:57Z) - Comparative Study of Learning Outcomes for Online Learning Platforms [47.5164159412965]
パーソナライゼーションとアクティブラーニングは、学習の成功の鍵となる側面です。
私たちは2つの人気のあるオンライン学習プラットフォームの学習結果の比較正面調査を実施します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T20:40:24Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。